keras-layer

1熱

1答えて

ケラス：バッチ正規化を導入した後のNaNトレーニングの損失

モデルの目的は、各入力がグレースケールの45フレームの100x150ビデオシーケンス（1,45,100,150）であるビデオシーケンスをカテゴリ別に分類することです。 3つのクラスのうちの1つのためのワンホットエンコードされたカテゴリー出力[0,0,1]。 from keras import backend as K from keras.callbacks import Callback f

machine-learning deep-learning keras keras-layer 2017-02-19

---

1熱

1答えて

Keras：ValueErrorを：入力0私はバックエンドとしてTensorflowでKerasを使用しています互換性のない層の問題

で、互換性のないエラーを取得： model = Sequential() model.add(LSTM(64, input_dim = 1)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(16)) 次のエラーが表示さ： Traceback (most recent call last): File "train_lstm_model.py",

python linux tensorflow keras keras-layer 2017-02-20

---

10熱

2答えて

TimeDistributed対TimeDistributedDense Keras

私はofficial documentationを通過しましたが、実際にTimeDistributedがKerasモデルのレイヤーとして機能することはまだ理解できませんか？ TimeDistributedとTimeDistributedDenseの違いを理解できませんでしたか？誰かがいつTimeDistributedDenseを使用しますか？訓練データセットを減らすだけですか？他にも利点があります

python machine-learning neural-network keras keras-layer 2017-02-22

---

2熱

1答えて

ケファでシファールを使って1層のニューラルネットを訓練するにはどうすればよいですか？

私はcifarデータセットとkerasフレームワークを使って単層のニューラルネットワークを訓練したがっていました。データセットの各画像は32×32×3であるため、畳み込みのない単一のレイヤードネットワークを使用して画像をどのように処理するかについてはあまりよく分かりませんでした。私は、各画像を平らにして、形状がN by 32*32*3のデータセットを持つことが正しいことだと思います。 model.

python tensorflow neural-network keras keras-layer 2017-02-24

---

8熱

1答えて

Tensorflowテンソルでケラス層の入力を設定する方法は？

私のprevious questionでは、KerasのLayer.set_input()を使用して、Tensorflow前処理出力テンソルをKerasモデルの入力に接続しました。しかし、Kerasバージョン1.1.1の後のthis method has been removed。 これを新しいKerasバージョンでどうすれば実現できますか？ 例： # Tensorflow pre-process

tensorflow keras keras-layer 2017-02-24

---

2熱

1答えて

私はで説明したように、以前に保存された設定からレイヤーをロードするために「layer_from_config」Kerasのutiltyを使用しようとしています設定

からKeras層のロード：まず第一に https://keras.io/layers/about-keras-layers/ 、私は基本的にそれを使用しようとしていますモデル import keras keras.backend.set_image_dim_ordering("th") from keras.preprocessing.image import ImageDataGenera

python keras keras-layer 2017-02-28

---

3熱

1答えて

Keras - ポップと再度追加層が、層がKeras（1.2.2）を使用して

を切断しない、私は最後の層であるシーケンシャルモデルロードしています： model.add(Dense(512)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dense(nb_classes)) model.add(Activation('softmax')) その後、私はポップにしたいが最後のレイヤー、完全に接続された別のレイヤーを追加し、分類レイ

python deep-learning keras keras-layer 2017-03-05

---

1熱

1答えて

ケラで序数ラベルを扱うにはどうすればいいですか？

私は整数ターゲットクラスを持つデータを1から5の範囲で持っています.1つは最低値、5つは最高値です。この場合、それを回帰問題とみなし、出力層に1つのノードを置くべきですか？ それを処理する私の方法である：第Iバイナリクラスマトリクス出力層の labels = to_categorical(np.asarray(labels)) -2-にラベルを変換 1-、私は5つのノード main_outpu

deep-learning keras keras-layer 2017-03-07

---

3熱

1答えて

Keras-LSTM-入力サイズエラー

私はさまざまな長さの入力を持っています。したがって [0.501757009346, 0.554708349218] [0.460997102135, 0.554708349218] [0.377844867627] [0.328125, 0.554708349218] [-0.266091572661, 0.554708349218, 0.554708349218] [0.514723

deep-learning keras lstm recurrent-neural-network keras-layer 2017-03-07

---